第一幕：讀者的轉變 (The Shift)

一切都要從「誰在閱讀 Task」這個核心問題說起。

在過去的 15 年裡，Jira、Trello、Monday.com 等工具統治了專案管理的世界。這些工具的設計假設非常明確：任務單的讀者是人類（PM、工程師、QA）。為了取悅人類，這些工具介面華麗、充滿了拖拉互動和豐富的視覺回饋。

但現在（2024-2026），我們正面臨一個歷史性的轉折點：任務單的讀者變了。

新的讀者不再是坐在螢幕前的人類，而是 AI Agent（Copilot、Cursor、ChatGPT、Devin）。這些新讀者有著完全不同的特徵：

1. 看不懂 GUI：它們不在乎按鈕在哪裡。
2. 需要結構化文本：它們渴望 JSON, YAML, Markdown 這些確定性 (Deterministic) 的格式。
3. 極度依賴上下文 (Context)：這還是最關鍵的一點。

這個轉變解釋了為什麼純文本 (Text-based) 管理正在強勢回歸。這不是為了懷舊，而是為了 互操作性 (Interoperability)。文本是電腦科學中唯一的通用介面，它消除了人機介面的摩擦，讓 Agent 能夠直接讀取需求並執行，而不需要人類充當「人肉 Router」在 Jira 和 IDE 之間搬運資訊。

第二幕：上下文引力 (Context Gravity)

既然讀者變成了 AI Agent，我們就必須解決一個致命的問題：上下文鴻溝 (Context Gap)。

在傳統流程中，任務定義在雲端 (Jira)，而執行環境在本地 (IDE/Git)。Jira 不知道你的程式碼長什麼樣，IDE 不知道你的任務是什麼。這道鴻溝對 AI 來說是無法跨越的。沒有 Context，即使是最聰明的模型也是瞎子。

為了讓 Agent 讀懂任務，我們必須做一個動作：把 Task 往下拉。

這就是 Context Gravity (上下文引力) 的概念。根據資料重力 (Data Gravity) 原則，任務 (TASK.yaml) 應該住在它所描述的程式碼 (src/) 旁邊。

當任務與程式碼「零距離」同居在 Git 儲存庫中時：

• Agent (如 Copilot/Cursor) 自動 就能掃描到任務定義。
• 不需要你去解釋：「嘿，請看 Jira #1234」。
• Agent 直接就能看到 Objective 和相關的 File Context。

這極大化了 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 的效率。我們不再把整個 Wiki 丟給 AI，而是精確地提供它需要的上下文。讓意圖 (Intent) 與實作 (Implementation) 緊密結合，這就是填補執行層真空的關鍵。

第三幕：Prompt as Code & Task as Code

當我們為了 Agent 把 Task 拉下來，並用結構化的文本來描述它時，我們實際上已經實現了兩個強大的概念：Prompt as Code 與 Task as Code。

這就像是 AI 時代的 Terraform 時刻。

回想一下 Infrastructure as Code (IaC) 如何改變了維運：我們不再手動點擊 AWS Console，而是寫 HCL 程式碼來定義架構。這帶來了自動化、可重複性和版控能力。

現在，我們正用同樣的邏輯對待 AI 任務：

• Chat 時代：我們手動在 ChatGPT 網頁版輸入提示詞，無法版控、無法複製、品質不一。
• POG 時代：我們用 YAML 來定義 AI 行為，就像用 HCL 定義基礎設施。

POG (Prompt Orchestration Governance) 就是這個概念的具體實現：

1. 聲明式 (Declarative)：你告訴 POG 你要什麼 (Objective)，而不是怎麼做。
2. 模組化 (Modular)：你可以像引用模組一樣引用 Prompt 片段。
3. 可審計 (Auditable)：所有的變更都在 Git 裡，git blame 可以告訴你誰引入了那個導致幻覺的 Prompt。

這不僅僅是換一個工具，這是思維模式的轉變。我們不再是「操作」聊天機器人的人，我們是「定義」任務與上下文的工程師。

通過將 Task 往下拉到代碼層級，並將其標準化為 Code，我們終於為 AI Agent 成為團隊的一份子做好了準備。這不是復古，這是 Scale (規模化) 的必經之路。

立即查看 實踐說明 : https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10399296

快速入門 : https://enjtorian.github.io/pog-task/zh-tw/quickstart/